智能駕駛輔助系統在新能源汽車中的應用

中圖分類號：U463.675 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）08-0092-02

【Abstract】With thevigorous development of theelectricvehicle industry，intelligent driving assistance systemsare graduallybecomingakeyconfigurationforenhancing driving safety.Thissystem integratesmultiplecuting-edge technologies，notonly enhancingdriving comfortbutalsoplayingasignificantroleinacidentpreventionandenergy management.Thearticleverifies theoutstanding performance ofnew energyvehiclesequipped with thissystem in differentenvironments through roadtest simulationsinmultiple scenariossuch asurbantraffc congestion，highway cruising，complex intersections，parking inparking lots，andbadweather.Theresultsshowthatthesystemcanacurately identifythesuroundingenvironment，predictpotentialsksinadvance，utomaticallytakeprotectivemeasures，andhas humanizedfunctionssuchasvoicecontrolandgesturerecognition，pointingoutthedirectionfortheintelligent development of the automotive industry.

【Keywords】intellgentdriving asistance system；new energy vehicles；safety performance；energy management; human-computerinteraction

0 引言

智能駕駛輔助系統（IntelligentDrivingAssistanceSystem，IDAS）正改變駕駛方式，為新能源汽車增添科技屬性。其不僅幫助駕駛員避免事故，還能智能調節用電以提升續航。傳感器技術發展與人工智能算法突破，推動IDAS在新能源汽車上應用成熟。主流品牌積極布局，推出自適應巡航、自動泊車及車道保持等實用功能，減輕駕駛操作負擔，保障行駛安全。經多種典型道路場景測試驗證，可全面評估系統實際性能，為智能駕駛技術推廣提供科學依據。

1智能駕駛輔助系統架構設計

可清晰捕捉車道線與交通標志等信息。這些設備協同工作、信息共享，構建立體完整的環境感知網絡1]。系統考慮惡劣天氣影響，個別傳感器故障時，其他設備及時補位，確保系統持續正常運行。

1.2決策控制模塊

IDAS的核心決策單元為車載計算平臺，處理速度快，能極速分析環境。前方車輛減速時，決策單元可立即權衡車速、路面等因素，選擇最安全方案；城市道路行駛時，系統關注多個潛在風險點并提前防范。系統會學習駕駛員習慣調整決策方式，部分故障時其他模塊可協作保障安全。決策算法采用深度強化學習模型，經海量數據訓練，能應對 99.7% 以上常見交通場景，且具備持續學習優化能力。

1.1 感知系統組成

智能駕駛輔助系統IDAS配備多種高科技傳感設備用于觀察周邊環境。其采用 77GHz 毫米波雷達裝置，工作頻段 76～81GHz ，探測距離 250m ，角度分辨率0.1^° ，雨雪天氣也能精準探測前方車輛及障礙物。車身周圍有8個高清攝像頭，含前視 120^° 廣角（ 1920× 1080）左右側視（ 1280×720 及后視 180^° 魚眼攝像頭，

1.3執行系統集成

接收到決策指令后，執行系統可精準操作。動力系統用永磁同步電機配合矢量控制算法，根據路況精確調節輸出，扭矩控制精度 ±1% ，加速平順且省電。轉向系統采用電動助力轉向EPS技術，轉向比10：1到20：1間動態調節，以恰當力度轉動方向盤，使車輛精準跟隨預定軌跡。緊急情況時瞬間施加最合適制動力，制動距離較傳統系統縮短 15% 以上。各系統通過控制器局域網-靈活數據速率總線的高速通信網絡，實現了各個部件的完美配合[2]。

2系統功能性能測試與評估

2.1安全駕駛輔助

IDAS為駕駛員構建了全方位的安全防護體系。前向碰撞預警系統（Forward CollisionWarningSystem，FCWS）基于77GHzMMWR與機器視覺融合技術，能在2.7s內準確識別前方障礙物，提前發現潛在危險。車道偏離預警（LaneDepartureWarning，LDW）功能采用雙自視覺技術，時刻關注車輛位置，可在0.3s內檢測到車道偏離，一旦偏離車道就會立即發出提醒。在復雜的城市道路上，系統配備 24GHz 雷達技術的盲區監測功能，助力駕駛員避免變道時出現意外情況。夜間行車時，系統的自適應LED矩陣前照燈（AdaptiveLEDMa-trixHeadlights，ALMH）會自動調節前照燈角度，可實現水平 ±15^° 垂直 ±8^° 的精確調節，確保視野清晰且不會干擾其他車輛。此外，系統會針對新手駕駛員提供更保守的預警設置，幫助其培養良好的安全駕駛習慣[3]。

2.2 能源管理優化

IDAS電能管理表現出色。采用動態規劃與神經網絡結合的優化算法，提前研究導航路線，依據前方路況規劃最佳用電方案，還通過觀察駕駛員習慣調整動力輸出模式。智能空調集成多區域溫度傳感器，用變頻壓縮機技術，按車內乘客數量調節制冷制熱強度，還考慮陽光照射角度自動調溫[4]。充電管理方面，系統具備車輛到電網雙向充電功能，最大充電功率150kW，會依據電價波動推薦劃算充電時段，甚至能依據次日行程提前計算所需電量。

2.3 智能交互應用

IDAS構建了人性化交互體驗。系統采用紅外攝像頭與3D結構光技術觀察駕駛員面部，判斷疲勞駕駛征兆，準確率超 96% 。語音控制系統支持多種方言，行駛中可安全調節空調、切換音樂或設置導航5]。手勢識別功能采用TOF傳感器與機器視覺算法，能識別15種常用手勢，響應時間 lt;200ms ，降低分心風險。這些功能可按個人喜好調整，打造專屬交互體驗。

2.4不同場景道路測試模擬

為全面驗證系統性能，研發團隊在多種典型道路場景下開展了詳盡的測試模擬。在城市擁堵路況中，系統展現出卓越的低速跟車能力，能精準控制車距保持在 1.5～2.0m 范圍內，當前車急剎時系統反應時間僅需0.15s，可有效避免追尾事故。高速公路巡航測試顯示，系統在 120km/h 的速度下能穩定保持車道，橫向偏移控制在 ±10cm 以內。自適應巡航功能在車流密集時表現優異，能根據交通流量自動調整車速，

確保安全跟車距離。

在復雜路口測試中，系統能夠準確識別紅綠燈信號、行人過街及左轉待轉等復雜交通狀況，決策準確率達到 98.5% 。停車場自動泊車測試顯示，系統能夠識別垂直、水平、斜向等多種停車位類型，泊車成功率達到 95% 以上，單次泊車時間平均控制在45s以內。惡劣天氣條件下，系統在中雨環境中傳感器識別準確率保持在 92% 以上；大霧天氣時，通過多傳感器融合技術，有效探測距離仍可達 100m 以上。

2.5 系統性能評估分析

經過長期模擬道路測試，該系統性能突出。車道保持穩定性強，橫向控制精度 ±5cm ，復雜彎道也能精準把控；盲區監測可靠，覆蓋 3.5m ，漏檢率遠低于行業平均水平。能源管理效果顯著，智能調節大幅降低能耗，提升續航。系統穩定性超預期，無故障運行時間遠超設計值， -30～45^°C 極端天氣下仍能正常工作。

2.6 系統適應性測試

為確保系統在各類環境下穩定工作，測試團隊設計了全方位適應性評估方案。夏季，系統經 45% 高溫考驗，電子元件正常工作且無性能衰減；寒冬，在 -30^°C 極寒環境下，依靠智能預熱機制與低溫啟動算法，各部件快速進入最佳狀態。在雨雪等惡劣天氣中，即便能見度不足 50m ，系統通過多傳感器融合技術與惡劣天氣濾波算法，仍能準確捕捉環境信息，檢測精度保持在 85% 以上。

3 結束語

智能駕駛輔助系統憑借先進的感知、決策及執行架構，在新能源汽車領域實現多層面創新應用，在安全輔助、能源管理、智能交互等方面優勢顯著，推動其向更高智能化發展。經城市擁堵、高速巡航、復雜路口、停車場泊車及惡劣天氣等多場景測試，驗證了技術方案在復雜環境的可靠性與實用性，為產業化應用奠定基礎。隨著技術革新，IDAS將為新能源汽車帶來更安全、節能、智能的駕駛體驗，引領汽車工業邁入新階段。

參考文獻

[1]胡誠.智能駕駛輔助系統在新能源汽車中的應用分析[J].汽車知識，2025，25（3）：34-36.

[2]鄭真珍.人工智能系統在新能源無人駕駛汽車中的應用[J]汽車測試報告，2024（1）：28-30.

[3]杜楊.智能駕駛將成市場新熱點[N].經濟導報，2025-02-05（04）.

[4]廖正凱，侯立升，宋沖沖，等.智能駕駛功能風險預警策略研究[J].汽車與新動力，2024，7（4）：12-16.

[5]莫凱，龍苗，鄭茜.智能網聯技術在新能源汽車領域的應用與前景分析[J].中國汽車市場，2024（2）：77-78.

（編輯 林子衿）